大模型本地部署教程:ollama工具使用详解,适合小白和程序员
文章主要介绍了大模型本地部署的重要性和方法,重点讲解了ollama这一小巧简单的部署工具。文章详细说明了ollama的特点(多平台支持、多种交互接口)、安装步骤、模型下载方式以及API接口使用,帮助开发者在本地环境中快速部署大模型,特别适合学习和小规模开发测试使用。
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“ 学习大模型的本地部署能够让你对模型的运行流程更加了解,帮助你了解不同平台和部署环境的优劣以及适用场景。”
在大模型应用中,本地部署模型可以说是一个非常重要的环节,特别是对一些数据安全性较高的企业;因为使用第三方模型服务,会存在数据泄露的问题,因此很多企业选择本地部署模型。
而且很多企业在招人时,也会要求有大模型本地部署的经验;所以,今天我们就来学习一些大模型的本地部署,使用ollama部署工具。
大模型的本地部署
关于大模型的部署问题,目前市场上有很多部署推理工具,如vllm,sglang,ollama,LLMStudio等等;不同的部署框架适合不同的应用场景,有些框架适合学习和小规模开发测试使用,如ollama,LLMStudio等;而有些适合企业级生成部署,如vllm,DeepSpeed等。
以我们今天使用的ollma框架为例,由于其小巧简单,因此很适合学习和测试使用;并且,其提供了多种交互接口,包括命令行——cli,GUI和API接口。
官网地址如下:https://ollama.com/
并且,ollama支持多种系统平台,如window,mac,linux等;直接选择自己的系统平台点击下载即可。
下载之后直接启动就是一个GUI的页面,用户可以在右下角选择需要使用的模型,然后下载即可;当然也可以在命令行进行操作。
而ollama支持的模型,也可以点击右上角的Models查看,里面支持大量 的模型。
搜索模型之后点击进去就能看到模型具体的下载命令,可以根据自己需要的版本进行选择:
由于作者的电脑没有GPU,因此就选择deepseek的小模型进行测试,ollama run命令会直接从ollama仓库下载模型,当然用户也可以自己手动下载之后直接启动,这样就不用等待下载时间了。
模型会在第一次加载时需要下载,如果已经下载过就不会在此下载;不过这里有一个注意点就是,由于模型较大,少则几个G起步,多则几十个G,上不封顶,因此一定要选择一个大的磁盘才行。
ollama默认下载地址:C:\Users\用户名.ollama\models,用户可以自行修改, 左上角选择setting即可进入设置页面:
当模型下载成功之后,就可以通过ollama ps命令查看运行中的模型。
前面讲了ollama的基本使用和下载方式,但对于开发者来说,我们需要的是通过API来访问模型,因此怎么使用API服务才是最重要的。
在ollama中封装了模型的API服务,不需要我们编写任何服务端代码;
这个是ollama的api文档:
英文版: https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md
中文版: https://ollama.readthedocs.io/api/
ollama的默认启动地址是 http://localhost:11434,可以使用curl对接口进行测试:
curl http://localhost:11434/api/generate -d
当然,也可以通过apifox等api测试工具进行测试,不过这里需要注意的一点是ollama默认启动的api服务只能本地访问,如果想通过网络进行远程访问,在保证网络通的前提下,还需要对ollama的环境进行配置。
环境变量配置:
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
windows中ollama的环境变量配置和java sdk的配置相同;而mac和linux用户可以自行搜索。
开发人员可以根据ollama提供的接口文档,基于ollama做业务开发。
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